文/熊莫
導語
國人團隊做AI 3D,拿下數億融資
“頭部3A大作里用過的高精古建掃描資產,在可見的未來就能被AI部分替代掉了。”“新模型發布后,我們的訂閱用戶和ARR環比增速翻了四倍。”“目前最大的一家游戲公司客戶,每年給我們付費百萬美元。”
前幾天,茶館君受邀前往影眸科技位于上海的辦公室,觀看了他們前陣子發布的最新AI 3D模型Rodin Gen-2.5的效果演示,并和兩位公司創始人CEO吳迪、CTO張啟煊深入交流了一番,于是便有了以上這些對話。
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今年GDC期間,影眸科技的展臺
從年初開始,茶館君就一直在密集關注AI在游戲3D生成領域的進展。原因說來可能有點奇怪:因為它的進化來得有點“太慢”了。
你看,Claude Code、Codex、Seedance、Suno這些工具一批批成熟,AI基本已經把游戲行業各個崗位的日常工作方式改了個遍。2D美術、文案、程序,乃至買量投放,都在經歷程度不同的重塑。
唯獨3D美術,一直像是AI戰線穩步推進過程中的一處豁口。直到幾個月前,我和美術朋友聊起這個領域,最前沿的幾款AI工具也還大多停留在“只能預覽、沒法交付”的狀態——要么是把AI生成的模型放在關卡白模里看看效果,要么是在2D概念轉3D建模時大致做個參考。那時AI生成模型還沒有邁過可用門檻;而后續拓撲、展UV、刷權重這些真正的“苦力活”,仍然需要美術人員親力親為。
這也是AI 3D最讓行業糾結的地方:它看起來離游戲很近,真正進了管線,又總是差了幾步。
而現在,有一群人在試圖補上這段差距。作為國內深耕AI 3D領域的頭部企業之一,影眸科技剛剛新一輪數億元人民幣融資。本輪融資由凱輝基金、上海國投先導領投,老股東持續跟投。他們沒有刻意去講世界模型、具身智能的宏大敘事,而是更專注于做一套足夠好用的工具:形成AI 3D創作的全套工作流閉環,把垂直場景里的真實生產需求一層層打透。就這樣一路做到數千萬美金的ARR。
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尤其是在看到Rodin Gen-2.5的實際效果后,我覺得它主打的全球首個千萬面超高精度生成、12K高清材質、原生3D紋理等特性,已經能夠在游戲3D建模工作流中扮演一個足夠有意義的角色。
乃至于,距離游戲3D管線像其他領域那樣被AI系統性改造,可能真的只剩下一到兩次關鍵迭代了?
01
游戲3D的第一步,終于走穩了?
在此之前,“技術派”是外界對影眸科技具有的印象——他們是上海科技大學實驗室孵化出來的初創公司,連續多年獲得過國際圖形學頂級會議SIGGRAPH最佳論文及提名,算法團隊每兩人中就有一人獲得或提名過最佳論文。乃至于,目前AI 3D行業集體使用的3D原生生成框架CLAY最早就是由影眸在2024年提出——他們是整個行業發展拐點的締造者。
成立公司后,他們一直在從學術界向產業界走。到了今年,Unity在GDC現場演示Unity AI Beta、網易在《蛋仔派對》《燕云十六聲》里為UGC做實時資產生成,乃至英偉達創始人黃仁勛在CES現場做機器人主題演講,都直接使用了影眸的Hyper3D Rodin模型。吳迪透露,目前影眸數千萬美元的年ARR中,有約一半由B端大客戶貢獻,續費率幾乎達到100%。
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而這樣一個團隊端出的最新成果Rodin Gen-2.5,究竟有哪些亮點?直接看表現。
上傳一張參考圖,經過數秒到數十秒的可控時間即可生成模型。整體結構比例穩定,不容易走樣,對卡通、魔幻、寫實等不同風格都能夠較好掌控。而和以往我們印象里的AI 3D模型最大的不同之處在于,即便把模型縮放到最大仔細審視,也不那么容易找出破綻了。
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皮包上的牛皮紋路、人臉上的汗毛、褶皺,乃至虹膜這種微結構,都清晰可見。硬表面足夠硬,幾乎沒有發軟的邊緣和模糊的線條——這種近乎人工精雕級別的精度,是直接體現在模型層級上的。至少在觀感上,它已經明顯不同于過去那些“遠看還行、近看崩壞”的AI 3D模型。
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張啟煊解釋道,這是Rodin Gen-2.5以最高檔位Extreme-High搭配Micro微觀模式生成的效果,整個模型生成時間大約80秒,精度高達千萬面,在當下處于全球第一梯隊。與此同時,他們還提供了五檔精度生成選項,就像語言大模型的不同思考深度一樣,通過可變token和不同生成時間,輸出不同精度、不同面數的模型,最低檔模型只需4秒即可快速生成百萬面級模型。
Extreme-High用于高寫實場景,其他檔位則可以覆蓋風格化卡通模型、小型物件、UGC預覽等更多層級的需求,讓用戶根據不同生產場景自行選擇。這其實是AI 3D走向專業工具的一個重要變化:模型不再只追求單一維度的“更清晰”,而是開始把選擇權交還給創作者。
Gen-2.5的另一項新特性,也是沖著3D生成模型的能力死角去的——它首次搭載了基于3D原生生成的外觀生成模型。
以往AI模型做材質生產,通用方案是投影法,即用多角度照片合成材質貼圖,缺陷很明顯:顏色斷層、PBR材質不準確、凹陷區域照不到、不同材質容易串色。比如頭發顏色跑到皮膚上、金屬質感被誤判成普通漫反射,都可能導致模型在后期無法直接使用。
影眸則自己訓練了一個新的外觀模型。據張啟煊介紹,其難度幾乎比肩從零訓練一個圖像生成模型,換來的是貼圖和模型更貼合,材質品質也更穩定:金屬、木頭、皮革的不同光澤,乃至材質上的Logo和文字,都可以相對準確地生成。
超高精度加上原生貼圖,二者結合實現的效果其實傳遞出一個很強的信號:如今像Hyper3D Rodin這樣的AI模型已經越過生成品質線,超越單純“生成得像”的階段,能夠拿出在特定環節里可交付的資產了。
游戲的3D管線往往以高模為起點,百萬面乃至千萬面的高模,需要經過重拓撲、展UV、減面、拆件、烘焙等一系列環節,最終成為可在游戲內運行的形態。張啟煊表示,影眸的客戶里,一些中小型公司已經會直接將低模用于最終游戲成品;而更多海內外游戲工作室,則已經把Rodin Gen-2.5用在高模階段。
原本需要雕刻師精雕數日、數周的大型模型,如今幾分鐘就能迭代出好幾版,再選出最好的結果送去進行后續處理。
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當然,“降本增效”已經是AI領域的老生常談。相比之下,我覺得Rodin Gen-2.5更重要的意義在于,它讓AI 3D模型在游戲管線里完成了一次從“不可用”到“局部可用”的跨越。
比如文章開頭提到的張啟煊的判斷,像《黑神話:悟空》里用到的一部分掃描資產,未來都可以使用AI高效生成,并在一定程度上替代。憑借Rodin Gen-2.5這樣的模型,使用高精度資產的機會,可能從行業里極小一部分人,擴展到更多中小團隊和普通開發者手中。
況且影眸自己本來就是3D掃描領域的專家——影眸當年的第一個技術成果“穹頂光場”,目前已經成為全球影視和游戲領域一個成熟的商業化3D采集方案。即將上線的某款期待值極高的國產3A大作,就使用了由穹頂光場拍攝的全套角色臉模。因此他們看得清水的深淺。
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另一方面,雖然千萬面的高模不可能直接放進游戲,但是把高模階段的生成品質拉得足夠高,實際上也是為整條管線的后續流程打開新的機會。
比如,高模階段面數拉到上千萬面,才有機會讓毛發、疊層布料、建筑雕花等復雜元素清晰地在AI模型里展現出來,才有機會讓AI真正觸及3A級高精寫實資產的生成。也正如吳迪介紹的,用戶可以使用Rodin Gen-2.5將高模表面的高清材質在轉為低模后烘焙成法線貼圖,以較低性能消耗換來較高觀感。模型本身的能力爬上更高臺階后,即便不直接生成最終資產,也能減少后續低模制作和細節補足的時間消耗。高模生成不是終點,而是AI 3D進入游戲工業流程的第一塊踏板。
這也解釋了為什么在高模階段確保模型形態正確、把貼圖質量拉高到3D原生級,實際是在回應AI 3D模型的傳統痛點——只要生成品質不過關,牽動的就是后續一連串人工修改流程。如果貼圖的顏色、陰影、高光、污漬、材質細節全都糊在一張圖里,貼圖師很難干凈地調整;如果模型布線太亂,最后可能還不如重新手工制作。
而這其實也引出了行業最關切的問題——AI 3D建模什么時候才能真正走向Production-Ready(可用于生產)?
02
跨過“生產”的那條河
而這實際上也是影眸最關心的問題。
吳迪講述了一個經歷:當年影眸研發第一代穹頂光場,對它的打光結果相當自信,結果實驗室的數據格式和影視工業的標準不互通,根本沒企業買單。吳迪說,這段慘痛教訓讓他們把Production-Ready寫進公司理念里——科研和產業在河的兩岸,過河的過程可能會落水、嗆水,必須心存敬畏。等到了做Hyper3D Rodin,他們一直直接從客戶那里接收真實反饋,并據此迭代產品。
他們總結了游戲公司客戶的需求,“往高模走,就要讓表面生成更多正確、有用的細節;往最終游戲階段走,就要有好的拓撲結構、布線正好在轉角處、UV展開利用率要高、PBR 材質要分層、分件要好——這些都是(游戲公司)客戶傳導給我們的觀念。”
不過,Hyper3D服務的也不只有游戲行業。3D打印關注模型的水密性,工業設計關注格式、尺寸和標準,影視特效則對材質、精度和管線適配有另一套要求。累計起來,這是一個很難面面俱到的難題。
Hyper3D的核心思路,是圍繞“可控性”切入專業3D生產,讓專業用戶自己決定需要的Production-Ready是什么樣,并把這種需求體現在Rodin模型生成界面的各種預設上。
如果說消費級AI產品追求的是一鍵出圖,那么專業級AI 3D產品最重要的,反而是讓用戶有足夠多的地方可以“插手”。
Hyper3D今年上線的“3D編輯”功能,就是一個能體現他們如何做可控性的直觀例子——模型生成后,如果用戶只對某個局部區域不滿意,可以直接將其框選,然后局部重新生成,避免因為一個小瑕疵而反復重新“抽卡”。
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給出局部編輯指令:“把車頭變成跑車”
張啟煊和吳迪挺自豪:這個技術目前還沒有業內產品跟得上。Hyper3D團隊能攻克它,是因為他們是3D AI大模型公司里第一個提出、也是目前少數掌握3D ControlNet可控生成架構的團隊。實質上,這套能力要解決的是生成一致性問題,即在局部修改的同時,確保其他部位保持不變。
同時,這也要求3D模型本身能夠像圖片和文本一樣作為模型輸入。實現這件事所需的3D理解器,則來自他們更早研發BANG分件生成功能時積累下來的能力。包括Hyper3D之所以能夠在Rodin Gen-2.5時拿出領先的外觀模型,也與穹頂光場在材質掃描上的長期積累密切相關。
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BANG分件
不難看出,影眸很擅長利用他們最核心的優勢——鉆科研、卷前沿研究,拿出原創性的技術成果,再回到3D模型生產的第一性問題上。這些技術逐步滾雪球式積累下來,在長線形成杠桿,并在服務真實生產時撬動更高收益。
張啟煊表示,他們可能是目前為數不多能夠提供從生成前控制、生成中控制到生成后控制的3D大模型產品的團隊之一。也正因為如此,專業付費用戶才愿意深入探索這個模型,并找到最適合自己的設定。
外界能看到的是,從攻克材質關、精度關開始,Rodin Gen-2之后,影眸科技又逐步探索“智能低模(Smart Lowpoly)”等功能。顯然,他們希望未來的Hyper3D Rodin系列模型能夠持續服務好游戲等實時3D場景的開發者。
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同一模型經過智能低模降面數后對比
從Reddit等論壇的用戶反饋來看,這些功能目前生成的低模質量已經相當可用。甚至Hyper3D Rodin也采用了“按交付收費”的思路,在用戶滿意前,模型可以免費重新生成和局部編輯。
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他們也把Hyper3D Rodin插件接入了Blender、虛幻、Unity、Godot等大部分主流3D軟件,讓創作者可以在專業軟件中一鍵調用資產,甚至用Hyper3D Rodin編輯其他AI平臺生成的模型。這些動作背后,都是同一個目的:讓Hyper3D Rodin更深地嵌入真實生產。
當然,吳迪和張啟煊也不避諱談及他們目前面臨的一些挑戰。比如Rodin在UV等方面尚未完全攻克,模型的拓撲布線對高品質內容型游戲來說仍然不夠精致。背后的原因很多,既有實際游戲項目優質數據不足的問題,也有3D模型本身遠比圖像、文本更復雜的特性。
但二人也一致表示,像分件、材質、拓撲、UV這些每一家游戲公司都會提的共性要求,必然會排在靠前的研發優先級里。
這些能力看似是模型從高模到成品的“最后一公里”,但實際也與AI 3D能否打通游戲開發全流程息息相關,這也是這個領域未來一兩年最值得關注的進展。
03
向未來
在訪談的最后,我們也與兩位創始人聊了聊目前整個3D生成領域的發展現狀。
我的感受是,整個AI 3D生成領域有點像一個時間膠囊,它不斷讓我想起2024年前后LLM大模型飛速發展的階段——人們熱議Scaling Law和預訓練參數量,基座模型本身還沒有觸及瓶頸,模型能力的提升還能直接為用戶體驗帶來增益。產品化的下一階段競爭還沒有全面開始,而Rodin Gen-2.5在生成能力上的進步,已經能顯著幫助AI 3D往管線更深處滲透。
對此,吳迪也有他們自己的判斷。如今獲得新的融資后,影眸也有了新的燃料,可以投入更高強度的科研。按照吳迪的預估,三年后的Hyper3D大概率仍然會聚焦在專業領域。在未來一兩年,他們主要做兩件事:一是繼續精進底層模型的生成質量;二是在未來的Hyper3D Rodin里拓展編輯、Agent化等能力,讓模型在專業領域越來越好用,同時讓Rodin能夠接入生產制造的戰略模型設施。
不過這也是一個出乎意料樸實的回答。畢竟全球范圍內,圍繞AI 3D相關的團隊,許多團隊都在向更容易吸引投資人的熱詞靠攏:世界模型、下一代UGC互動生態底座、3D內容平臺……但張啟煊很坦然:他們當然對世界模型感興趣,但整個團隊技術出身,對這個概念有更多敬畏。
到了下半年,影眸會發布一個場景級生成模型。但在目前這個階段,它還不滿足吳迪對世界模型的嚴謹定義——能被操縱,能服務具身智能控制,并且真的理解整個世界。不過他們也相信,這類技術會是未來通向世界模型和具身智能的重要基礎。
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所以在可見的未來,影眸的愿景依然很明確:做好那個服務專業3D人的工具。他們要做的,是讓建模師手里的工具變得更鋒利。
這可能也是AI 3D在游戲行業最現實、也最值得期待的路徑。
它不必一上來就顛覆整條3D管線,也不會馬上替代成熟建模師的全部工作。更重要的是,它正在從最前端、最重復、最耗時的環節開始,一點點把人從繁重的體力勞動里解放出來,讓創作者把更多精力重新放回審美、判斷和表達本身。
對游戲行業來說,3D生產長期是一條又深又窄的河。過去只有少數資金、團隊和經驗都足夠充裕的公司,才能穩定抵達更高品質的彼岸。而AI 3D真正值得期待的地方,或許就在于它正在悄悄拓寬這條河上的橋。
當更多中小團隊、獨立開發者,乃至普通創作者都能更低成本地觸達高品質3D資產時,游戲世界里的想象力,也會擁有更多真正落地的機會。
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